O fato de a diferença salarial entre os sexos existir é nítido e comprovado em diversos estudos realizados na área econômica. Mulheres com o mesmo nível de escolaridade, cargo e experiência recebem menor remuneração salarial que homens, sendo que isso ocorre de forma persistente em vários países e setores industriais. O tema central deste estudo é medir o impacto desta discriminação no crescimento econômico dos municípios, ou seja, se a discriminação salarial entre homens e mulheres pode implicar em impactos positivos ou negativos na economia dos municípios brasileiros.
library(ggmap)
## Loading required package: ggplot2
library(sp)
library(readxl)
DADOS_TESE_MUNICIPIOS <- read_excel("DADOS_TESE_MUNICIPIOS.xlsx")
DADOS_TESE_MUNICIPIOS = DADOS_TESE_MUNICIPIOS[!is.na(DADOS_TESE_MUNICIPIOS$DISC_LM_07),]
quartil_discr = as.numeric(cut(DADOS_TESE_MUNICIPIOS$DISC_LM_07,right = F,
breaks = c(-Inf,quantile(DADOS_TESE_MUNICIPIOS$DISC_LM_07))))-1
quartil_cresc = as.numeric(cut(DADOS_TESE_MUNICIPIOS$ln_cresc_pib_percap,right = F,
breaks = c(-Inf,quantile(DADOS_TESE_MUNICIPIOS$ln_cresc_pib_percap))))-1
map <- qmap('Brasil', zoom = 4, maptype = 'hybrid')
## Map from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=Brasil&zoom=4&size=640x640&scale=2&maptype=hybrid&language=en-EN&sensor=false
## Information from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Brasil&sensor=false
## Warning: `panel.margin` is deprecated. Please use `panel.spacing` property
## instead
map + geom_point(data = DADOS_TESE_MUNICIPIOS[quartil_discr==4,], aes(x = lon, y = lat), color="red", size=3, alpha=0.5) + ggtitle(paste(4,'º Quartil'))
## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_point).
map + geom_point(data = DADOS_TESE_MUNICIPIOS[quartil_cresc==1,], aes(x = lon, y = lat), color="red", size=3, alpha=0.5)
## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_point).
map + geom_point(data = DADOS_TESE_MUNICIPIOS[quartil_discr==3,], aes(x = lon, y = lat), color="red", size=3, alpha=0.5) + ggtitle(paste(3,'º Quartil'))
## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_point).
map + geom_point(data = DADOS_TESE_MUNICIPIOS[quartil_cresc==2,], aes(x = lon, y = lat), color="red", size=3, alpha=0.5)
## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_point).
map + geom_point(data = DADOS_TESE_MUNICIPIOS[quartil_discr==2,], aes(x = lon, y = lat), color="red", size=3, alpha=0.5) + ggtitle(paste(2,'º Quartil'))
## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_point).
map + geom_point(data = DADOS_TESE_MUNICIPIOS[quartil_cresc==3,], aes(x = lon, y = lat), color="red", size=3, alpha=0.5)
## Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_point).